在当今数字化时代,伴随着朴朴业务的快速增长,朴朴全面拥抱微服务、云原生和容器技术,同时,在云原生可观测性方面,朴朴几乎所有的微服务都接入了朴朴 APM 来帮助开发者快速定位、分析和诊断问题。然而随着业务复杂度和服务数量的不断增加,上报给 APM 的数据量也急剧增加。
示波器是一种电子测量仪器,其用途十分广泛,能够把各种电信号转换成图形显示,以便设计人员、维修人员等去分析信号的变化过程。
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句。在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少。当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
作者:章华燕 编辑:栾志勇 前言 随着机器学习近年来的流行,尤其是深度学习的火热。机器学习算法在很多领域的应用越来越普遍。最近,作者在一家广告公司做广告点击反作弊算法研究工作。想到了异常检测算法,并且上网调研发现有一个算法非常火爆,那就是本文要介绍的算法 Isolation Forest,简称 iForest 。 南大周志华老师的团队在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest,在工业界很实用,算法效果好,时间效率高,能有效处理高维数据和海量数据,这里对这个算法进行
| https://redis.io/topics/latency-monitor |
MySQL 的InnoDB引擎会维护着用户表每个索引的统计信息,来帮助查询优化器选择最优的执行计划,详细的来说,key的分布情况能决定多表join的顺序,也能够决定查询使用哪一个索引。这些统计信息可以由专门的后台线程刷新,也可以由用户也可以显示的调用Analyze table的命令来刷新统计信息,本文基于最新的 MySQL 8.0 来具体分析一下刷新统计信息的具体实现。
在 TiDB 里,SQL 优化的过程可以分为逻辑优化和物理优化两个部分,在物理优化阶段需要为逻辑查询计划中的算子估算运行代价,并选择其中代价最低的一条查询路径作为最终的查询计划。这里非常关键的一点是如何估算查询代价,本文所介绍的统计信息是这个估算过程的核心模块。
请注意,本文编写于 1352 天前,最后修改于 1352 天前,其中某些信息可能已经过时。
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引,找到一个最优的执行方案,以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一,就是扫描行数。因为扫描的行数越少,访问磁盘数据的次数越少,消耗的CPU资源就相应越少。另外,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
如果看到任务的背压警告(如 High 级别),这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。以一个简单的 Source -> Sink 作业为例。如果能看到 Source 有警告,这意味着 Sink 消耗数据的速度比 Source 生成速度慢。Sink 正在向 Source 施加反压。
从Oracle 10g开始,Oracle引入了ASH新特性,也就是活动Session历史信息记录(Active Session History,ASH)。如果说v$session_wait_history是一小步,那么ASH则是Oracle迈出根本变革的一大步。 本文节选自<循序渐进Oracle:数据库管理、优化与备份恢复> 一、ASH概述 ASH以v$session为基础,每秒钟采样一次,记录活动会话等待的事件。因为记录所有会话的活动是非常昂贵的,所以不活动的会话不会被采样,这一点从ASH的“A”上就可以
zerolog 的 API 旨在为开发者提供出色的体验和令人惊叹的性能。其独特的链式 API 允许通过避免内存分配和反射来写入 JSON ( 或 CBOR ) 日志。
本章的内容整理自网络,主要讲解示波器的基础知识。如果初学的话非常有必要对这部分知识有一个了解。因为示波器是硬件调试必不可少的设备。
场景描述:如果看到任务的背压警告(如 High 级别),这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。以一个简单的 Source -> Sink 作业为例。如果能看到 Source 有警告,这意味着 Sink 消耗数据的速度比 Source 生成速度慢。Sink 正在向 Source 施加反压。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库,没有之一。——笛卡儿没说过这句话!
Go 语言为程序开发者们提供了丰富的性能分析 API,和非常好用的标准工具。这些 API 主要存在于:
ABoVE: Tundra Plant Functional Type Continuous-Cover, North Slope, Alaska, 2010-2015
在分类问题当中,数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数。相比于多分类问题,样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。举例来说,在银行或者金融的数据中,绝大多数信用卡的状态是正常的,只有少数的信用卡存在盗刷等异常现象。
2、了解到原来应用连接的是主库,随即上主库查看执行计划,如下,可以看到执行计划是不一样的,从库性能没问题,而主库性能有问题,初步可以断定,就是统计信息不准确的原因。于是让开发先将连接修改到从库,问题得到解决,接着继续分折统计信息不正确的原因。
线上某业务,频繁出现IOPS 使用率100%的(每秒4000IOPS)现象,每次持续接近1个小时,从慢请求的日志发现是一个 getMore 请求耗时1个小时,导致IOPS高;深入调查之后,最终发现竟是一个索引选择的问题。
‘Spatiotemporal reservoir resampling for real-time ray tracing with dynamic direct lighting’这篇论文是Wojciech团队的Benedikt Bitterli(一作)于2020年发表在SIGGRAPH,并得到了广泛的好评,这在实时渲染领域实属难得。
本文主要用于记录DSSM模型学习期间遇到的问题及分析、处理经验。先统领性地提出深度学习模型训练过程的一般思路和要点,再结合具体实例进行说明。全文问题和解决方案尽可能具备通用性,同样适用于一般深度学习模型的训练。
在动笔写本文的时候,脑袋里窜出的第一句话是一句经典台词,“听过很多道理,却依然过不好这一生”。看过《后会无期》的人,一定对这句话还有印象。类似的道理,其实放在这期音质评价专题中依旧适用,“听过很多道理,依旧很难评判音质好坏”。
本文将基于不平衡数据,使用Python进行反欺诈模型数据分析实战,模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决,具体的案例应用场景除反欺诈外,还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊,就可对其使用一定的采样方法,以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分:
编辑手记:一条看似简单的SQL,执行时间异常惊人,明明是全表扫描,却在undo 表空间产生大量的单块读导致db file sequential read等待事件。今天老熊带你揭开重重迷雾。 开发人员在
Oplog Collection 首先是作为一个 Capped Collection 来实现的,但是单纯的 Capped Collection 会在每一次的写操作之后,如果发现集合大小超出配置的最大值,就会同步的去进行删除文档的操作。
在阐述Hive Join具体的优化方法之前,首先看一下Hive Join的几个重要特点,在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化:
编辑手记:在理解Oracle技术细节时,我们不仅应该读懂概念,还要能够通过测试验证细节,理解那些『功夫在诗外』的部分,例如全表扫描和单块读。 开发人员在进行新系统上线前的数据校验测试时,发现一条手工执行的 SQL 执行了超过1小时还没有返回结果。SQL 很简单: 下面是这条 SQL 的真实的执行计划: 很显然,在这个表上建 billing_nbr 和 start_date 的复合索引,这条 SQL 就能很快执行完(实际上最后也建了索引)。但是这里我们要探讨的是,为什么这么一条简单的 SQL 语
从 Spark 2.0 开始移除了Hash Based Shuffle,想要了解可参考Shuffle 过程,本文将讲解 Sort Based Shuffle。
说明:在info分析看到多次提到全链路跟踪 基本提到google的dapper, 这里不再重复早轮子,转载 看原文链接 最近看了google的分布式追踪系统dapper的论文:http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/36356.pdf,结合自己的理解描述下。 一、引子: 用户输入关键字后只要敲个回车键就能返回搜索结果(图1a),这样一
SYS.SMON_SCN_TIME基表用于记录过去时间段中SCN与具体的时间戳(timestamp)之间的映射关系,因为是采样记录这种映射关系,所以SMON_SCN_TIME可以较为粗糙地定位某个SCN的时间信息。实际的SMON_SCN_TIME是一张cluster table簇表。SMON_SCN_TIME基表的数据是由SMON后台进程来维护的。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 写在前面 文本分类是NLP中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑NLP的第一个完整项目。 文本分类看似简单,但实则里面有好多门道。作者水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,并且尽可能提供给出简洁、清晰的代码实现。希望各位看官都能有所收获。 本文主要讨论文本分类中处理样本不均衡和提升模型鲁棒性的trick。文章内容是根据平时阅读论文、知乎、公众号和实践得到的,若有表述不够清楚、详尽的地方可参考文末相关链接。 1. 缓解样本不均衡 样本不均衡现象
本案例适合作为大数据专业数据科学导引、数据清洗或机器学习实践课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
在 Ethereum Casper 101 (编者按:EthFans中译见文末)中,Jon Choi 对 Casper 做了一个很棒很清晰的综述,并解释了为什么显式最终确定性(explicit finality)对于可扩展性(scalability)大有裨益。本文旨在给出一个以太坊分片的设计概览,并阐释显式最终确定性如何有助于区块链分片。 为了完全理解以太坊分片机制提案的技术规范,我强烈推荐深入研究 Vitalik 写的sharding doc。 区块链可扩展性问题 不断增长的交易。 目前的块生成过程导致可
经常有人提出Jmeter生成的html报告都是英文的看不懂,能不能给解释一下,一般提出这种问题的人要么是懒,要么是对性能测试不是很了解(隔行如隔山嘛,可以理解)。所以我专门整理了Jmeter报告的汉化模板,有兴趣的可以下载。当然不可能所有的内容都汉化,所以以下我会对各项指标再做一下说明。
APM (Application Performance Management) 即应用性能管理(应用性能监控)
动态采样( Dynamic Sampling)技术的最初提出是在 Oracle 9i R2,在段(表,索引,分区)没有分析的情况下,为了使 CBO 优化器得到足够的信息以保证做出正确的执行计划而发明的一种技术,可以把它看做分析手段的一种补充。
光栅化(Rasterize)就是将一些矢量形状转换为位图(Raster Image)形式。经过这样的变换后,这些形状才可以在屏幕上进行显示,也可以被打印机打印出来。
作者:jasonzxpan,腾讯 IEG 运营开发工程师 本文排查一个Linux 机器 CPU 毛刺问题,排查过程中不变更进程状态、也不会影响线上服务,最后还对 CPU 毛刺带来的风险进行了分析和验证。 本文中提到 CPU 统计和产生 core 文件的工具详见 simple-perf-tools 仓库。 问题描述 某服务所在机器统计显示,其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。 暂时未收服务调用方的不良反馈。 初步排查 查看 CPU 1 分钟平均负载,发现 1 分钟平均负载有高有低,波动明显。说明
最近一个朋友和我探讨关于Where 1=1 and这种形式的语句会不会影响性能。最后结论是不影响。
不止一次,我们都萌发过想对运行中程序的底层状况一探究竟的念头。产生这种需求的原因可能是运行缓慢的服务、Java 虚拟机(JVM)崩溃、挂起、死锁、频繁的 JVM 暂停、突然或持续的高 CPU 使用率、甚至于可怕的内存溢出(OOME)。好消息是现在已有许多工具能帮你得到Java 虚拟机运行过程中的不同参数,这些信息有助于你了解其内部状况,从而诊断上述的各种情况。
说实话示波器这种东西真的是一分价钱一分货,我真的是推荐你如果有需求要干活就不要买我推荐的这些,非正式而且不严谨。
与其他商品不同的是,车祸保单的最终成本在初始销售时是未知的。因此,建立一个合理的定价机制是非常具有挑战的。有些保险公司尝试使用统计方法来解决这一问题:预测每个客户的未来风险。
论文地址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 论文:YOLOv3: An Incremental Improvement
在近期的应用性能问题分析中, 有时候会发现业务异常, 但是却无法在APM监控中找到相关的请求, 这可能是由于请求并非HTTP请求, 而可能是批处理或其他非HTTP请求导致的. 因此无法监控分析.
ChatGPT 等系列模型横空出世,以其强大的性能引起了全球的关注,有望改变人与计算机之间的交互方式,应用到千行百业。然而这些大型模型的实际需要极高的内存和计算资源,限制了它们在各种场景中的应用。例如,具有 175B 参数的 GPT-3 在使用 FP32 数据类型存储时需要大约 700GB 内存。尽管 7B 参数模型相对更高效,但其资源需求仍然难以直接部署在手机等边缘设备上。
在可重复读隔离级别下,事务在启动的时候就拍另一个快照。注意,这个快照时基于整库的。
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